简介:摘要金融市场行业板块复杂多变的轮动现象,最终都表现为行业股价的周期现象,而我们通过从交易大数据中挖掘大概率的关联规则能够更加准确的辨析股市的轮动变化,帮助我们在未来的股市预测和决策中提供重要依据。本文运动多种数学模型和优化算法对命题进行剖析解决.问题中的市场板块划分问题是挖掘板块联动问题的重要前提,而不同角度的板块划分对不同的市场变化、行业轮换有较为适合的对应分析方法。长期稳定板块划分,我们通过使用Origin分析方法抓取符合条件的研究数据,然后根据各产业的增长率划分市场板块。板块内部分化度分析,我们抓取特高增长和高增长模块,对各部分进行Origin仿真,验证了增长率越高,市场分化程度越高,市场走势越紊乱,增长率越低,市场分化程度越低,市场走势越平稳的分化度变化规律。不同时间尺度的板块分析,我们应用机器学习--无监督学习之K-means聚类方法,演示出了板块在时间上的分合与演化。
简介:摘要目前,随着我国科学技术的不断发展和进步,越来越多的先进技术在工业领域得到了广泛应用,可以说工业各个方面的发展都离不开自动化技术的支持,温度检测装置作为工业化过程中的重要装置,在工业领域不仅具有温度警报功能,而且对设备的长时间运行具有一定的指导作用,在工业过程中很多工作人员都是通过识别温度的变化来判断设备是否存在异常,显然温度检测的精准与否将直接决定仪器是否具有较高效率。随着自动化与电子信息技术的不断发展,温度检测自动化系统在工业领域应用的越来越多,自动化的仪器检测装置不仅能够使温度检测的更加精准,能够使工作人员第一时间察觉并对设备采取一定措施,而且通过该系统的应用能够在第一时间及时切断电源,进而能够最大限度的保证设备运行的安全性。本文就温度检测仪表自动化系统在应用中存在的问题进行了详细分析,并提出了针对现阶段工业领域存在的问题的提出了合理的解决对策,希望通过本文研究能够使温度检测仪表自动化系统的使用更加稳定,进而为我国工业产业的可持续发展奠定坚实基础。
简介:摘要在最近几年的发展中,我国的科学技术在不断的发展和创新,伴随着我国先进的科学技术已经在各个行业和领域都逐渐得到了更好的应用和推广。电气工程及其自动化也是应用了十分先进和智能化的技术。就目前来看,我国社会在信息化和智能化方面的技术在不断发展,而且电气工程及其自动化和人们的生活和工作以及社会的工业的发展都有很大的联系。在电气工程及其自动化早期的发展中都存在些许的缺陷和不够完善的地方,但是随着我国科学技术在不断发展以及信息化的推广过程中,自动化的许多不足都得到了完善,这样很大程度上提高了工作效率。